遥感图像计算机解译课件$number{01}目•遥感图像特征提取•遥感图像分类与识别•遥感图像解译精度评价与优化•遥感图像计算机解译实例分析01遥感图像计算机解译概述遥感图像计算机解译的定义与意义定义遥感图像计算机解译是指利用计算机技术对遥感图像进行自动或半自动的解译、分析和处理，以提取所需的地物、环境等信息。意义遥感图像计算机解译在地理信息系统、环境保护、城市规划、资源调查等领域具有广泛应用，能够提高信息提取的效率和准确性，为决策和研究提供可靠依据。遥感图像计算机解译发展历程早期的遥感图像解译主要依赖人工目视解译，这种方法耗时、易出错，无法满足大规模数据处理的需求。随着计算机技术的发展，遥感图像计算机解译逐渐兴起，经历了从基于规则的专家系统到基于深度学习的智能解译等多个发展阶段。目前，遥感图像计算机解译已经能够实现较高精度的自动解译，并在多个领域得到广泛应用。遥感图像计算机解译的应用领域地理信息系统环境保护遥感图像计算机解译可以提取地理空间数据，为地理信息系统提供丰富的数据源。通过遥感图像计算机解译，可以监测环境污染、生态破坏等情况，为环境保护提供决策支持。城市规划资源调查利用遥感图像计算机解译，可以快速获取资源分布、类型等信息，提高资源调查效率。遥感图像计算机解译可以分析城市空间结构、人口分布等信息，为城市规划提供科学依据。02遥感图像预处理图像辐射定标定义与目的图像辐射定标是将遥感图像的原始数字量化值转换为对应的物理量（如反射率、辐射亮度等）的过程。其目的是消除传感器本身的响应特性对图像数据的影响，使得不同时间、不同传感器获取的图像数据具有可比性。主要方法辐射定标通常基于传感器的定标参数和大气辐射传输模型进行。常用的方法包括内部定标法和交叉定标法。内部定标法使用传感器自身的定标参数进行定标，而交叉定标法则通过与其他传感器或地面实测数据进行对比来进行定标。图像几何校正定义与目的主要方法图像几何校正是对遥感图像进行空间几何变形的纠正，以消除传感器平台姿态、地球曲率、大气折射等因素导致的图像几何畸变。其目的是实现图像的空间位置精度和几何形状的准确性。几何校正的方法通常包括基于控制点的校正和基于物理模型的校正两类。基于控制点的校正通过选取一组地面控制点，建立图像与地理坐标之间的映射关系来进行校正；基于物理模型的校正则是根据传感器参数、姿态数据等物理信息建立几何畸变模型来进行校正。VS图像增强与滤波定义与目的图像增强与滤波是对遥感图像进行空间域或频率域的处理，以改善图像的视觉效果，突出或增强图像中的特定信息，并抑制噪声和干扰的过程。其目的是提高图像解译的准确性和效率。主要方法常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、灰度变换等；而滤波方法则可分为线性滤波和非线性滤波两大类，其中线性滤波如均值滤波、高斯滤波等，非线性滤波如中值滤波、形态学滤波等。这些方法的选择取决于实际应用需求和图像特性。03遥感图像特征提取纹理特征提取灰度共生矩阵通过计算图像中灰度值的共生矩阵，获取图像的纹理特征，可以描述图像的纹理粗细度和方向性等。1Gabor滤波器2利用Gabor滤波器在多个方向和尺度上提取图像的纹理特征，能够有效地描述图像的纹理信息。3小波变换基于小波变换的多尺度分析方法，能够提取出不同尺度上的纹理特征，具有良好的空间频率特性。形状特征提取边缘检测通过检测图像中的边缘信息，获取图像中物体的轮廓信息，是一种基本的形状特征提取方法。Hu矩利用Hu矩可以描述图像中目标的形状特征，具有旋转、缩放和平移不变性。Canny算子Canny算子是一种经典的边缘检测算法，能够提取出较为完整和准确的形状边缘信息。光谱特征提取010203色彩空间转换PCA变换光谱角映射通过色彩空间的转换，如RGB到HSV等，可以提取出图像中不同波段的光谱特征。主成分分析（PCA）能够将高维的光谱数据降维，提取出最主要的光谱特征。通过计算两个光谱向量之间的夹角，可以度量它们之间的相似性，进而提取出图像的光谱特征。04遥感图像分类与识别基于像素的分类基于像素的分类方法将图像分割成像素，...
